实盘SAAS化策略：长期年化29.6%，代码发布，请下载更新

我们提出的财富自由标准和财富公式。

我就知道大家会说10%不容易的——当然不容易。下面的内容就是论证如何做到。当然《拿铁因素》里也说10%，它没有论述，只是说美股过去上百年年化差不多就是10%。其实，你把10%改成6%也问题不大。

这个自动计算已经提交到表格在“财富自由践行社”星球中。

年化10%我们设定不变。期初值根据个人情况而变，也是不变的。

重点是“每年增量投入”是变量，这会影响“投资年限”。

如果年新增30万（月投2.5万），2年就可以达到250万的一阶财富自由水平；6年达到第二阶500万，11年1千万。如果改成新增18万（月投1.5万），则这个时间会长一些，分别是2.8年，7.5年和13年。

传统的理财书，“拿铁因素”的实操性比较强，不做预算，先支付自己。

月投入少，时间就长，比如40年到退休也可以。但一般随着工作提升，可储蓄的钱会增加。

下面摘自《财富自由践行社-财富自由快车道专栏》，这里讲10%的组合如何做。如果关心更高的收益，那么看这篇：实盘SAAS化策略：长期年化29.6%，代码发布，请下载更新

一个投资组合或策略，只讲收益不讲风险是不负责任的。最大回撤率应当控制在15%以内。

为何是15%，因为回撤超过20%会击穿一个普通人对于策略的信心，你搞不清楚是市场暂时回调，还是你的策略失灵？

最大回撤率15%是什么意思。比如你的组合580万，有可能回落至493万，最大时候“跌”了87万，其实经常回调得比较厉害了。

但大家要知道，无论是纳指，还是沪深300这样的宽基指数，最大回撤可以达到70%之多！

如何构建自己投资组合呢？

从投资的角度，按风险-收益特性来划分：基金可以分成：纯债（5-7%之间）、普通债（6-8%）、激进债/保守混合（7-9%）、优质指数（15%），优秀主动型权益型（20%），其他（黄金，Reits）。

这里我们从收益的角度考量，我们投入到投资组合里的钱都是可以持有期超过三年的，因此不考虑短债这样的理财产品，但不妨了解一下它的风险收益特性。

熟悉标的的风险收益特征，从短债开始。

一枚五星级短债：嘉实超短债（070009）。长期年化3.47-4.22%。起始至今的年化收益是3.6%，比余额宝高，风险有一点，mdd=1.1%，非常小，短债波动很小，下图看起来像一根直线。

但是必须注意一下，但凡是风险资产，它的收益分布是不均匀的。

这十年里，跑盈余额宝2.8%的年份是6年，有4年跑输。最差的年份是1.8%，跑输余额宝不少，短债持有时间如果超过3个月，是不会亏的，但会跟输余额宝（货币基金）——否则货币基金就没有人买的——风险收益一定的共存的，这样满足不同人的风险收益偏好。

纯债

纯债，这里特指长期纯债，即到期日超过一年的债券。

以华泰柏瑞季季红为例（000186），长期年化4.99-7.49%，起始至今年化收益6.6%。

同样的，最大的问题就是收益分布不均匀。

2014-2019年6年里，有三年长债跑输短债，甚至跟输余额宝（最差年份0.1%，甚至可能某一年会出现微亏）。

这三年都处于加息通道，所以债券市场处于熊市。

如果想追求低风险，且投资期限长，那么长期持有纯债是没有问题的，预计收益也也在5%-7%之间，还可以。风险较低，不用太操心，基本可以保本。

总结：纯绩按持有期分为长债和短债，长期年化长债高，但债熊时会跑输余额宝，甚至会微亏——如果十年期国债利率上行，对应债熊。

持有策略：长期持有风险低，某些年份收益少。可以和指数基金搭配，兼顾风险、收益。

普通债

纯债型基金只买债券，波动小。

这里介绍的普通债，是可以参与一级市场交易，目前已不允许债券基金打新，普通债基金在纯债的基础上可以购买一定比例的可转债可转债。

通过晨星筛选双五星普通债基。

双五星的有：招商产业（217022），鹏华产业（206018）

（东吴增利A，信诚优质纯债——规模都只是几千万，有清盘风险，不考虑）。

先看鹏华产业债，年化收益在5.88-9.49%，年度收益分布就比较广了，从0.79-18.65%。股市特别好的时候，可转债有股的特性。

2016年是股债双杀，其他年份都不错。长期年化分别是6.53-7.68%和5.85-9.54%，也都做到年年正收益。

激进债/保守混合

再来看激进债，在普通债的基础上，激进债可以最多20%的比例买股票，保守混合的股票比例会高一些，但一般不超过30%——故称为保守混合。

以易方达裕丰（000171）为例：

2016年股债双杀，18年A股熊市（3.9%）之外，每年的收益都很好。尤其是股债双牛。

普通债与激进债的

共同点及区别：债牛股熊时，持有普通债；债熊股牛持有激进债；

双牛当然都配置，双杀都不配置。

债券型基金有个好处，持有一年以上基本不亏，最多就是机会成本。就算激进债也是风险中低。

权益型——指数基金

权益型，我有一半选择优质的指数型基金。

何谓优秀，我的参考标准是“沪深300指数”，最近3-5年可以跟盈沪深300指数的宽基或者行业指数基金。

不出意外，主要是：消费、科技、医药。

权益型——优质主动型基金

这一部分是最难的。主动型权益基金，比主动型债券基金的选择要难得多。

优质债基业绩一般是比较稳定的，权益型可不一样，“江山代有才人出，各领风骚一两年”。

我选择的标准是：十年以上，风格稳定的，收益稳定的主动型基金。

构建投资组合（全天候投资组合，具体如何入场以及如何再平衡，后续的文章会细说）：

激进债/保守混合 25% * 0.8 + 纯债/普通债 30%*0.6 + 优质指数基金40% * 12% + 优质主动型5% *20% = 9.6%。

加上我们少量“主动管理”动作——恒定市值止盈（定投补仓）的操作方法，增厚到年化10%。

小结

七年之约，只是开始。

践行长期主义。

万物之中，希望至美。

人工智能与金融投资，都是长坡厚雪，且还是为数不多，可以满足个人英雄主义情结的地方。

走，一起赶路吧。

生活是一场体验，人生是一场修行。

人生的意义是什么呢？叔本华说：人生没有意义。

其实意义是自己赋予的，自己创造的。——人生就是一场体验。

那如何让这个体验更好一点，既有深度，也有广度呢？——财富自由的状态。

昨天的“作业”，我问大家，北京这样的一线城市，需要多少钱可能财富自由呢？

一个同学的回答很有代表性，我相信很多同学都是这么想的。

大家普遍认为，你都说财富自由了，那至少得大房子，一大笔钱吧。至少还保守了一点，没说私人飞机和游艇。

之前网上有人炒作的概念，说北京、上海这样的城市，财富自由的门槛至少1.9个亿之类的。

它计算了房子得两套吧，孩子教育得优质学区吧，生活品质得精英吧。。。

即不了解财富，更不明白自由。

——财富是可以带来被动现金流入的东西；

——自由是你不必为了生活去出售时间。

准确理解上面这两个概念之后，看我总结的财富自由公式：

理财收入 = 本金*收益率 = 利息收入 = 被动收入。

只要：被动收入 > 生活必须支出 = 财富自由。

有了财富自由公式，我们看北京，上海这样的一线城市，财富自由的门槛是多少呢？

我问过很多中产朋友，尤其是现在遇到中年危机，求职不顺的朋友。

我说一个月有多少被动收入，会让你们生活保持差不多的水平，心里不慌？

——2万/月。

其实你仔细想想，过日子必须花的钱真有那么多吗？

一年24万，按年化收益率10%，本金250万就够了。

有人要坐不住了，要开始“杠”了。——什么？！250万，北京“只能买”一间厕所。。。

我说，那你说说看，我的逻辑有什么问题？

他们说：

1、10%，怎么可能保证每年都有？——确实，这里说的长期收益，理财可能3年不开张，开张吃三年。拉平之后10%。我纳闷的是，咱们“AI量化投资实验室”星球里的策略，年化20%，很多同学还觉得低，现在说10%的目标，你又说高，那你到底是觉得低还高呢？

——而且我很快会在“一起七年实现财富自由”星球给出我自己用的一个10%的大类资产配置方案，长期预期年化10%，供参考。

2、好不容易接受我说10%理念，他们又说，关键是哪里找250万。。。。我说，那你刚才说只够买厕所。那你到底是觉得多还是少嘛？

这里真实的场景，而且这些朋友都是高智商的精英人才。

但财商观念有缺失。

大家把“财富自由”= “欲望”= “随心所欲”。

自由从来不是“想干啥就干啥”，而是“想不干啥可以不干”。

注意，这不是绕口令。

自由是可以说“不”的权利，给你向生活说“不”的底气和勇气。

接受这个观念之后，

我把财富自由分成三档：本金250万+， 500万+，1000万+。

一、250万+，工作空窗期不慌。

二、500万+ ，自由选择自己喜欢的工作。

三、1000万+，什么是工作？

搞定了10%的长期年化收益，之于多数普通人，如何完成工资，副业，创业，投资的财富积累。

无外乎节流、开源。

后续文章我们展开说。

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发布代码，准备实盘：长期年化29.6%，可加入自己更喜欢的标的（代码+数据下载）

界面概览：

交易明细：

主要更新如下：

1、启用新界面，使用streamlit开发，不需要wxpython, bokeh。

2、启用服务器数据源，数据会自动更新，不需要duckdb+csv。

3、动量系列策略。

4、新增择时算子。

代码下载：【双11优惠券】知识星球与开源项目：万物之中，希望至美

启动界面的文件是main.py：

注意：使用streamlit run main.py !!!

不少同学在问的，任务如何自动化运行。这个这两周在开发中，就是SAAS化的版本，到时候大家自行订阅策略即可。

数据盘后更新后，任务自动运行后存入mongo：

@asset(description='回测一个策略', group_name='task')
def backtest_task(get_tasks):
    #get_tasks = ['5a3907af-7852-11ee-aeb4-c858c0412ade']
    for task_config in get_tasks:
        #if task['_id'] != '5a3907af-7852-11ee-aeb4-c858c0412ade':
        #    continue
        df_ratio, df_equities, orders = backtest(task_config)
        task = Task(**task_config)
        mongo_utils.get_db()['tasks_equities'].delete_many({'id': task._id})

        df_equities['date'] = df_equities.index
        df_equities['date'] = df_equities['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%d'))
        df_equities['_id'] = task._id + '_' + df_equities['date']
        df_equities['id'] = task._id
        mongo_utils.write_df('tasks_equities', df_equities)

        se_bench = df_ratio['基准'].to_dict()
        del df_ratio['基准']
        df_ratio.loc['基准', '策略'] = [se_bench]
        df = df_ratio.T
        df['_id'] = task._id
        mongo_utils.write_df('tasks_performance', df)

        print(orders)
        #orders['date'] = orders.index
        orders['date'] = orders['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%d'))
        orders['_id'] = task._id + '_' + orders['date']
        orders['id'] = task._id
        mongo_utils.write_df('tasks_orders', orders)